The effect of body mass index at cancer diagnosis on survival of patients with squamous cell head and neck carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study is to investigate the prognostic role of body mass index (BMI) and survival from head and neck cancer (HNC). We performed a pooled analysis of studies included in the International Head and Neck Cancer Epidemiology consortium in order to investigate the prognostic role of BMI and survival from HNC. We used Cox proportional hazards models to estimate the adjusted hazard ratios (HR) for overall survival and HNC-specific survival, by cancer site. The study included 10,177 patients from 10 studies worldwide. Underweight patients had lower overall survival (HR = 1.69, 95%CI: 1.31–2.19) respect to those having normal weight with consistent results across the HNC sites. Overweight and obese patients with oropharyngeal cancers had a favourable HNC-specific survival (HR = 0.50 (95%CI: 0.33–0.75) and HR = 0.51 (95%CI: 0.36–0.72), respectively). Among ever smokers overweight and obese patients showed a favourable HNC-specific survival (HR = 0.69 (95%CI: 0.56–0.86) and HR = 0.70 (95%CI: 0.61–0.80)). Our findings show that high BMI values at cancer diagnosis predict the survival rates in smoking patients with HNC. This association may be explained by residual confounding, reverse causation, and collider stratification bias, but may also suggest that a nutritional reserve may help patients survive HNC cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».